دستگاه CPAP چگونه برای درمان آپنه خواب کار میکند (4)
این نوار، یک دستگاه الکترونیکی کوچک را به سینه شما میبندد. در اوایل قرن بیست و یکم، کوچکسازی دوربینها و توسعه سیستمهای رباتیک نسبتاً کوچک، نویدبخش امکان انجام روشهای بافت عمیق و اکتشافات جراحی از طریق منافذ طبیعی بدن بود. برای ارتقای ایمنی راهآهن، FRA اخیراً از توسعه راهنمای راهآهن برای خواب سالم حمایت مالی کرده است. این روش میتواند به پزشک شما جزئیات بیشتری در مورد مشکلات خواب شما بدهد و به آنها کمک کند تا تشخیص دهند که آیا به مطالعه خواب نیاز است یا خیر. اطلاعات بیشتری کسب کنید و دریابید که چگونه میتوانیم از طریق درمان CPAP به شما در درمان آپنه انسدادی خواب (OSA) کمک کنیم. اگر علائم و نشانههای OSA را پیگیری کنید و با پزشک خود برای درمان این بیماری همکاری کنید، شما و نوزادتان در کمترین زمان به سرزمین رویاها خواهید رفت. شاید ما آنها را تحمل میکردیم زیرا در میان چنین تاریکی به ذهنمان خطور نمیکرد که گزینههای بهتری در دسترس ما وجود دارد، زیرا آنها به ما آسیب زیادی نمیرساندند، زیرا ادامه زندگی با آنها سادهتر بود. خروپف معمولاً در هر چرخه تنفس ادامه مییابد تا زمانی که یکی از سه حالت زیر رخ دهد: (۱) انسداد به طور موقت از بین میرود؛ (۲) انسداد جزئی مجاری هوایی فوقانی رخ میدهد که جریان هوا را محدود کرده و منجر به هیپوپنه میشود؛ (۳) انسداد مجاری هوایی فوقانی، جریان هوا را مختل کرده و منجر به آپنه میشود.
داشتن همزمان LSTM و conv به مدل اجازه میدهد تا با شاخصهای زمانی مختلف به طور متفاوتی رفتار کند، که ممکن است مطلوب باشد زیرا تعریف ما از یک پنجره مثبت شامل پایان یافتن رویداد آپنه در نیمه اول است. conv هر مهر زمانی را به عنوان یک کانال جداگانه در نظر میگیرد که به عنوان فیلتر ثابت زمان برای تکمیل LSTM متغیر زمان عمل میکند. سپس شاخههای موازی LSTM و conv معمولی را برای یادگیری اطلاعات زمانی درست پس از پایان بلوک d-conv وارد میکنیم. سپس مهر زمانی را در پایان هر دوره آپنه یا هیپوپنه که متخصص خواب هنگام بررسی سیستم کامل PSG یا روشهای حسگر چندگانه حاشیهنویسی کرده بود، شناسایی میکنیم. این شامل مجموعهای از بردارهای پیشبینیشده ۵۱۲ بعدی است که هر کدام با ۰ (رویداد منفی یا معمولی) یا ۱ (رویداد مثبت یا هیپوپنه) برچسبگذاری شدهاند. در نهایت، فرض کنید مهر زمانی شناساییشده در نیمه اول بخش یا پنجره PPG مورد نظر قرار دارد؛ ما آن را به عنوان یک رویداد OSA با حقیقت پایه برای مطالعه بیشتر الگوریتم پیشبینی در بخشهای بعدی علامتگذاری میکنیم.
آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟
DSepNet به جای استفاده از رویکرد NN در طبقهبندی یا مرحله تشخیص رویداد آپنه به عنوان DSepEmbedder، از لایههای کاملاً متصل برای تشخیص رویداد آپنه به عنوان خروجی نهایی استفاده میکند. ماشین بردار پشتیبان (SVM) یک رویکرد شناختهشده در وظایف مختلف طبقهبندی است. گروه دیگر شامل افرادی بود که دستگاه CPAP برای آنها از کار افتاده بود یا تحمل نمیشد. اپل واچ سری ۱۰، که اپل واچ X نیز نامیده میشود، قرار است در سال ۲۰۲۴ عرضه شود. اضافه شدن این عملکرد مرتبط با خواب ممکن است برای افرادی که این اختلال خواب رایج اما جدی را دارند، یک مزیت باشد. به دلیل پتانسیل OSA برای نقش داشتن در شدت کووید، پزشکان ممکن است هنگام ارزیابی سلامت کلی فرد پس از تشخیص کووید، خواب و تنفس مرتبط با خواب را بررسی کنند. عوامل متعددی میتوانند بر قیمت تأثیر بگذارند، مانند مکان، هزینههای ارائه دهنده خدمات درمانی و نوع آزمایش انجام شده. داروهایی که پزشک ممکن است برای درمان آریتمی شما تجویز کند، به عواملی مانند نوع آریتمی و اینکه آیا شما سایر شرایط سلامتی را دارید یا خیر، بستگی دارد. از آنجایی که رویدادهای OSA در یک ضبط شبانه تعداد بسیار کمتری نسبت به رویداد کنترل منظم دارند، الگوریتمهای پیشنهادی از مشکلات کلاس نامتعادل رنج میبرند.
همانطور که قبلاً ذکر شد، این روش تضمین میکند که بخش PPG مورد نظر شامل ویژگیهای هدفمند مانند PWA، یک نشانگر زیستی مفید برای تشخیص OSA، باشد. در نهایت، ویژگیهای خروجی در امتداد بعد زمانی میانگینگیری میشوند و یک بردار خروجی با ۵۱۲ بعد به دست میآید. سپس، یک نمایش برداری مربوطه برای هر داده آزمایشی ورودی محاسبه میشود. بنابراین، برای بهبود عملکرد الگوریتمهای پیشنهادی، ما از افزایش داده و نمونهبرداری فرعی برای رسیدگی به مشکلات کلاس نامتعادل استفاده میکنیم. بنابراین، ما لایه جاسازی موقعیتی را حذف کردیم و ویژگیهای ورودی را مستقیماً به بلوک d-conv منتقل کردیم. همانطور که قبلاً ذکر شد، DSepEmbedder با استخراج دقیق اطلاعات منحصر به فرد از یک ویژگی PPG واحد (cw-conv) شروع میکند و سپس اطلاعات را در بین ویژگیهای بعدی (pw-conv) استخراج میکند. سپس یک conv نقطهای (pw-conv) در تمام بردارهای ویژگی ورودی استفاده میشود. سپس از الگوریتم درخت KD برای جستجوی نزدیکترین همسایه برای نمونهبرداری از پنج بردار نزدیک از فضای مرجع استفاده میشود. سپس از میانگین متحرک ۶۴ نقطه زمانی برای فیلتر کردن نویز فرکانس بالا استفاده میکنیم.
